金融科技专利识别与分类方法构建及应用

作者：徐璐; 卢小宾^*; 杨冠灿

来源：图书情报工作, 2020, 64(11): 87-95.

DOI：10.13266/j.issn.0252-3116.2020.11.010

• 金融科技
• 信息经济学
• 专利分析
• 机器学习

[目的/意义]金融科技在信息和数据时代发展迅速,专利数目不断增长,同时金融科技的领域交叉和边界模糊等特性,也提升了其专利分析的难度。因此需要构建适合的识别与分类方法,从而准确高效地处理持续增长的大体量数据。[方法/过程]首先依据金融科技的内涵和功能,梳理其包含的创新类别,厘清金融科技专利的范围和边界;随后使用机器学习算法,结合文本过滤、人工判读,构建金融科技专利识别与分类的方法流程。[结果/结论]提出一种基于机器学习算法的专利识别与分类流程,能够较为准确高效地识别金融科技专利并进行分类,并通过分析所得的金融科技专利分类数据,总结当前金融科技的发展现状。

• 单位
  中国人民大学